Agent.aiとBright Data APIを統合する方法（コードなし）

このガイドでは、以下のことを学びます：

Agent.aiとは何か、他のAIエージェント構築プラットフォームと比較して何がユニークなのか。
サードパーティサービスを通じてAIエージェントの機能を拡張することが重要な理由と、Bright Dataがそれをどのようにサポートするか。
コードを一行も書くことなく、Agent.aiのワークフローにBright Data API経由でWebデータ検索機能を追加する方法。

さっそく見ていきましょう！

Agent.aiとは？

Agent.aiは、人々がAIエージェントを発見、構築、使用し、タスクを実行し、ビジネス目標を達成できるプロフェッショナルネットワークとマーケットプレイスです。

その中核は、プログラミングの知識がなくてもAIエージェントを作成できるローコード/ノーコード・プラットフォームです。簡単に言えば、Agent.aiはAIエージェントのビルダープラットフォームであり、マーケットプレイスでもあります。

ユーザーフレンドリーなインターフェースのおかげで、以下のことが可能になります：

お客様のニーズに合わせたカスタムAIエージェントの作成
プロセスを自動化するためのマルチステップワークフローの設定
エージェントが他のシステムと相互作用できるように統合を定義します。
よりスマートなエージェント動作のための意思決定ルールの設定
ビジネス目標をサポートするためにエージェントを配置します。

LangChain、LlamaIndex、Crew.aiのようなコーディングを多用するツールとは異なり、Agent.aiはAIエージェント構築にプログラミングの専門知識を必要としません。

Agent.aiでできること

以下は、Agent.aiで可能なことです：

AIエージェントの発見：他の人が構築した既成エージェントを閲覧、検索する。
カスタムエージェントの作成あなたの目標に特化したAIエージェントを構築します。
ワークフローの設定自動化のためのマルチステップワークフローを設計します。
システムとの接続APIやツールを使用して、エージェントをSlack、Gmail、Google Sheetsなどのプラットフォームと連携させます。
AIエージェントを雇う：事前に構築されたエージェントを導入して、すぐに仕事を終わらせることができます。

仕組み

Agent.aiは、エージェントを強化するいくつかのコア機能を提供します：

入力と出力：入力と出力: 入力（タスクや質問など）を提供すると、エージェントは必要な出力（電子メールの起草やデータの分析など）を生成します。
推論：エージェントは、コンテキストとロジックを使用して、情報に基づいた意思決定を行い、次のステップを計画する。
ツールとAPI：エージェントは、機能を拡張するために外部のサービスやツールを呼び出すことができます。
記憶：エージェントは、より高度な推論と計画のためにコンテキストと過去のインタラクションを記憶します。

Agent.aiでブライトデータをエージェントに接続する理由と方法

LLMは単独で幅広いタスクを処理できますが、それだけで構築されたエージェントは限界があります。特にエージェントは、外部の機能と組み合わされて初めて真に効果的なものとなる。例えば、リアルタイムのウェブデータにアクセスする能力、あらゆるウェブページからコンテンツをスクレイピングする能力、サイト全体をクロールしてURLをマッピングする能力、人間のユーザーと同じようにウェブページと対話する能力などだ。

これらの機能は、まさにBright Dataが提供するAI対応ツールキットであり、エージェントと簡単に統合することができます。これらには以下が含まれる：

アンロッカーAPI：ブロックを自動的に回避し、CAPTCHAを解決することで、あらゆる公開URLから確実にコンテンツを取得します。
クロールAPI：ウェブサイト全体からLLMに適した形式でデータを抽出し、推論と推論を向上させます。
SERP API：最も関連性の高いデータソースを発見するために、リアルタイムで地域を絞った検索エンジンの結果を収集します。
ブラウザ API：エージェントは、リモートステルスブラウザを使用して、動的なウェブサイトと対話し、自動化されたワークフローを大規模に実行することができます。

これらの製品はすべてAPI経由でアクセス可能です。つまり、Agent.aiのノーコードワークフロー（またはDifyのような類似プラットフォーム）でエージェントに直接接続することができます。

Agent.aiの明るいデータ統合でAIエージェントを構築する

このセクションでは、Bright DataのWebデータ検索機能をAPI経由でAgent.aiエージェントに統合する方法を学びます。具体的には、以下のようなサンプルNews Summarizerエージェントを構築します：

ニュース記事のURLを入力として受け付けます。
Web Unlocker APIを使用してコンテンツをスクレイピングし、出力をMarkdown形式で返します。
要約のためにMarkdownをLLMに渡します。
要約をユーザーに提示する。

注：これは単なる例です。Bright Dataのサービスを他の多くの統合やシナリオに活用することができます。

では、以下のステップに従って、コードなしのワークフローでこのエージェントを構築する方法を学んでください。また、最終的なアウトプットを直接確認したい場合は、エージェントのページをご覧ください。

前提条件

このチュートリアルに従うには、以下を確認してください：

Agent.aiアカウント。
APIキーとWeb Unlockerゾーンを持つBright Dataアカウント。

Bright Dataアカウントをまだ設定していなくても心配しないでください。以下のステップでそのプロセスをご案内します。

ステップ #1: 新しいエージェントの作成

まずAgent.aiアカウントを作成するか、ログインしてください。

ログイン後、右上の “Agent Builder “リンクをクリックします。エージェントビルダー」機能を有効にすると、アカウントの「マイエージェント」セクションにリダイレクトされます。ここで、”エージェントを作成 “ボタンをクリックし、新規エージェントの作成を開始します：

新しいエージェントを作成 “オプションを選択し、”次へ “を押すと、新しいエージェントが一から作成されます：

エージェントに名前（例えば、”News Summarizer”）を付け、”Save “を押してください：

これでAgent.aiのエージェントビルダービューにアクセスできるようになります：

素晴らしい！これで、Agent.aiのAgent Builderビューにアクセスできるようになります。

それでは、ロジックの定義を始めましょう！

ステップ #2: ニュースページのURLを取得するユーザ入力ロジックの定義

最初に、エージェントは要約するニュースページのURLを入力として受け取る必要があります。そのために、エージェントに入力アクションを追加します。

アクションライブラリを開く” ボタンをクリックし、”入力とデータ取得” ドロップダウンで “ユーザ入力を取得” アクションを選択します：

Get User Input” アクションを以下のように設定します：

タイプタイプ： URL
プロンプトを使用する：”ニュースページのURLを入力してください”
必須✓
出力変数名:news_page_url

この設定は、URLのみを受け付けるユーザ入力を定義し、必須とし、エージェントがアクセスできるように、入力をnews_page_url変数に格納します。

完了したら、”Add “を押してください：

このように表示されます：

Actions “セクションの “Get User Input “アクションと、エージェントビルダービューの “Preview “セクションに “Enter the URL of the news page “入力オプションが表示されていることに注目してください。よくできました！

ステップ #3: エージェントを完成させて問題を回避する

ニュースページのURLを入力」入力を操作しようとすると、無効になっていることに気づくでしょう。これは、Agent.aiエージェントに出力アクションが定義されていない場合に発生する一般的な動作です。

エージェントをテスト可能にするには、簡単な出力を追加します。Add Action “ボタンをクリックし、”Outputs “ドロップダウンで “Show User Option“を選択します：

例えば、常に “test “という文字列を返すように設定します：

Configure the action with fixed output logic

次に、エージェントのプレビューを再読み込みするために、”プレビュー “セクションの “再起動 “ボタンをクリックします：

これで、”Enter the URL of the news page” 入力が使用可能になり、エージェントがテスト可能になります：

完璧です！チュートリアルの後半で更新しますので、”Show User Option “アクションのプレースホルダ出力ロジックは気にしないでください。

ステップ #4: Bright Data アカウントのセットアップ

次のステップは、ニュースのURLをBright Data Web Unlocker APIに渡して、その内容をMarkdownで取得することです。その前に、必要なリクエストを実行できるようにBright Dataアカウントを設定しましょう。

注意:API経由で利用可能な他のBright Dataウェブデータ検索製品を使用する場合は、以下に示すような同様のアプローチに従ってください。いくつかのアクションを適宜変更してください。より詳しいガイダンスについては、常に公式ドキュメントを参照してください。

Agent.aiエージェントでWeb Unlocker APIを呼び出すには、以下が必要です：

Bright DataダッシュボードでWeb Unlockerソリューションを有効にします。
Bright Data API トークンを取得し、Web Unlocker (Web スクレイパー API および他のすべての API 利用可能サービスと共に) へのアクセスを許可します。

以下の手順に従って、セットアップを完了してください！

まず、Bright Dataアカウントをお持ちでない場合は、アカウントを作成してください。すでにアカウントをお持ちの場合は、ログインしてダッシュボードにアクセスします。左メニューの “プロキシとスクレイピング “ボタンをクリックし、”プロキシとスクレイピングインフラ “ページに移動します：

The “Proxies and Scraping Infrastructure” page

すでにアクティブなWeb Unlocker APIゾーンが表示されている場合（上記の通り）、マイクロステップ1に進んで問題ありません。ゾーン名（例：unlocker）は、後でエージェントの設定で必要になるので重要です。

まだゾーンがない場合は、”Web Unlocker API “セクションまでスクロールダウンし、”Create zone “をクリックしてください：

Clicking the “Create zone” on the “Web Unlocker API” card

新しいゾーンに “unlocker "などの名前を付け、より良いパフォーマンスのために高度な機能を有効にし、”Add “をクリックします：

Configuring your new Web Unlocker API zone

ゾーンが作成されると、ゾーンの設定ページにリダイレクトされます：

The “unlocker” Web Unlocker API zone page

有効化トグルが「有効」になっていることを確認してください。これでゾーンが正しく設定され、使用できる状態になったことが確認できます。

マイクロステップ2では、Bright Dataの公式ガイドに従ってAPIキーを生成してください。APIキーを取得したら、安全な場所に保管してください。

素晴らしい！これでAgent.aiエージェントでBright Data Web Unlockerゾーンを使用することができます。

ステップ #5: Agent.aiにBright Data認証情報を保存する

Web Unlocker API を呼び出すには、ゾーン名と Bright Data API キーをリクエストに指定する必要があります。参考として、Bright Dataの公式ドキュメントにあるAPIリクエストの仕組みをご覧ください。

これらの機密情報をエージェントに直接保存しないようにするには、プロファイルのシークレットに追加します。Agent.aiでは、シークレットにより、ワークフローに値をハードコーディングすることなく、機密データ（APIキーやトークンなど）を安全に保存し、エージェントで使用することができます。

シークレットを定義するには、Agent.aiのホームページでプロフィール画像をクリックし、”シークレット “オプションを選択します。

シークレット “ページで、”シークレットを追加 “ボタンをクリックし、新しいシークレットを作成します：

Bright Data APIキーのシークレットを追加します。例えば

名前:bright_data_api_key
値前のステップで取得した Bright Data API キーを貼り付けます。

同様に、Web Unlocker ゾーン名に別のシークレットを追加します。例えば

名前:web_unlocker_zone_name
値あなたの Web Unlocker ゾーン名 (例:unlocker)

これで両方のシークレットがこのように表示されるはずです：

Note the two secrets required to connect to Web Unlocker API

素晴らしい！これらのシークレットは、Agent.ai で構築したエージェントの Bright Data インテグレーションに使用することができます。

ステップ #6: Bright Data Web Unlocker API を呼び出す

エージェントで Web Unlocker API を呼び出す前に、リクエストフォーマットに慣れておきましょう。以下は、ターゲットサイトから Markdown フォーマットで出力を取得するために、cURL を使用して呼び出す方法です：

curl -X POST "https://api.brightdata.com/request" ￤ -H "Authorization: Authorization:
-H "Authorization：curl -X POST "" -H "Authorization: Bearer <YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>" ୧-͈ᴗ-͈)
-H "Content-Type: application/json" ୧-͈ᴗ-͈
-d '{
  「ゾーン"："<web_unlocker_zone_name>"、
  "url"："url": "<your_targe_url>"、
  「フォーマット"："raw"、
  "data_format"："markdown"
}'

上記のcURLコマンド：

https://api.brightdata.com/request にPOST リクエストを実行します 。
Authorizationヘッダーに Bright Data API キーを使用してリクエストを認証します。
リクエストボディにWeb Unlockerゾーンを指定します。
data_format" を設定します："markdown "を設定し、出力をMarkdownで取得します。

舞台裏で、リクエストはWeb Unlockerサービスにコンタクトします。これは、アンチボット保護をバイパスし、ターゲットページのコンテンツをスクレイピングし、AI対応のMarkdownに変換し、文字列として返します（"format": "raw "オプションのおかげです）。

以下の呼び出し例を見てほしい：

Note the direct output in Markdown format from the API

Web Unlocker API リクエストをプログラムで実行するには、”Add Action” をクリックし、”Workflow & Logic” ドロップダウンで “Invoke Web API” を選択します：

以下のようにアクションを入力します：

URL: https://api.brightdata.com/request
メソッドメソッド: POST
フォーマットJSON
ヘッダー ヘッダー: { "Authorization"："Bearer {{secrets.bright_data_api_key}}", "Content-Type"：Content-Type": "application/json" }.
Body:{ "ゾーン"："{{secrets.web_unlocker_zone_name}}", "url"："{{news_page_url}}", "format"："raw", "data_format"："マークダウン"}。
出力変数名：api_response

先に定義したシークレットには、次の構文でアクセスできる：

{secrets.YOUR_SECRET_NAME}}という構文を使えば、先ほど定義したシークレットにアクセスできることに注意してください。

結果として、”Invoke Web API “アクションになります：

The configured “Invoke Web API” action for Web Unlocker API integration

エージェントにアクションを追加するには、”Add “を押してください。次に、”Invoke Web API” が “Show User Output” アクションの前に来るように、アクションの順序を変更します：

クール！これでエージェントはAPI経由でBright Dataのウェブスクレイピング機能に接続し、ニュースページのコンテンツをMarkdownで取得することができます。

ステップ #7: LLM要約ステップの追加

Markdownでニュース記事を取得したら、要約のためにLLMに渡します。これを行うには、”Generate Content“アクションを設定します：

Gemini 2.5 FlashのようなLLMを選択し、次のようなプロンプトを書く：

次のニュース記事を要約し、要約をMarkdownフォーマットで返す。

ニュースコンテンツ：
"{{api_response}}"

ここで、{{api_response}}にはニュース記事のMarkdownコンテンツが含まれており、プロンプトに自動的に挿入されます。これは{{VARIABLE_NAME}}のおかげで可能です。Agent.ai構文のおかげです。また、後で要約にアクセスできるように、”出力変数名 “をoutputのように定義します。

コンテンツの生成 “アクションは、このようになります：

The configured “Generate Content” action

Add “を押して、新しいアクションを追加します。次に、”Generate Content “が “Invoke Web API “の後、”Show User Output “アクションの前に来るように、アクションの順番を入れ替えます：

The agent with the new “Generate Content” action

これで完了です！これで、AIニュース要約エージェントの準備はほぼ整った。

ステップ #8: 出力アクションを修正する

エージェントが実際の要約を作成したら、今度はそれをユーザーに見せる番です。アクションカードの編集ボタンをクリックして、”Show User Output “アクションを編集します：

コンテンツの生成 “アクションによって生成された要約を含む変数を使用するように、”出力フォーマット “フィールドを設定します：

{summary}}。

Properly configuring the “Show User Output” action

ミッション完了！これでAIニュース要約エージェントの準備は完了です。

ステップ #9: エージェントのテスト

最終的なニュース要約エージェントはこのようになります：

The News Summarization agent in Agent.ai’s Agent Builder

重要: このエージェントは、ニュース要約エージェントのページで試すことができます。重要: このエージェントは、ニュース要約エージェントのページで試すことができます。

Run > Rung draft version” オプションを選択してテストしてください：

Selecting the “Run > Rung draft version” option

ニュース記事（例えば、ESPNの記事）のURLを貼り付け、”Go “を押します：

このエージェントが4つのアクションを実行する。ブライトデータ経由で記事の内容をMarkdownでスクレイピングし、Geminiを使って要約する。出力はこのようになるはずだ：

Kevin Pelton氏によるESPNの記事は、2025-26シーズンに向けてNBA全30チームの最大のロスターホールを特定している。NBAのオフシーズンが終了し、トレーニングキャンプが近づくにつれて発表されたこの分析では、様々な欠陥が浮き彫りになっている。これらの問題は、セカンドユニットのプレーメイキング（アトランタ・ホークス）や効率的なショットクリエイト（トロント・ラプターズ）のような特定のスキルの欠如から、先発センター（シャーロット・ホーネッツ）やパワーフォワード（フィラデルフィア・76ers）のようなポジションの弱点まで多岐にわたる。また、ペリメーターの層の薄さ（クリーブランド・キャバリアーズ）、ディフェンス崩壊の必要性（シカゴ・ブルズ）、プレーメイキングの経験不足（ブルックリン・ネッツ）といった課題に直面しているチームもある。ペルトンは、再建を目指すチームの中には、新しい団体協約のために、結束力のあるユニットよりも短期的な利益を優先するチームもあれば、ゴールデンステイト・ウォリアーズのように、制限付きフリーエージェンシーの解決を待っているチームもあると指摘する。ディフェンディングチャンピオンのオクラホマシティ・サンダーのようなタイトル候補にとっては、ロスターに大きな問題がないことは、チームがよくできていることを示している。

ESPNの記事ページで確認できるように、この要約は極めて正確である：